Yapay zeka sürdürülebilirliği: 2026 için pratik rehber

Yapay zeka, bir şirketin daha az enerji tüketmesine, israfı azaltmasına ve ESG raporlamasını daha az manuel hale getirmesine yardımcı olabilir. Ancak AI ürünleri geliştirenler hikayenin diğer yarısını da bilir: her model enerji yoğun altyapılar üzerinde çalışır, her API çağrısının bir hesaplama maliyeti vardır ve hesaplama talebi yavaşlamıyor.

Bu yüzden yapay zeka sürdürülebilirliği ne bir slogan olarak ne de kefaret edilmesi gereken bir suç olarak ele alınmalı. Operasyonel bir problem olarak yönetilmeli. İtalya'da tartışma artık iki kesin fikir etrafında yapılandırılmış durumda: sustainability of AI ve AI for sustainability. Birincisi AI'nın kendi ayak izini ilgilendiriyor. İkincisi ise süreçleri, tüketimi ve çevresel yönetişimi iyileştirmek için AI kullanımını ilgilendiriyor. Aynı bağlamda, AI destekli ESG raporlama bileşeni yapay zeka sürdürülebilirliği ve ESG yönetişimi üzerine bu analize göre “son bir yılda neredeyse üç katına çıktı”.

Bir AI şirketinin kurucusu olarak, hem otomatik alarmizmi hem de tembel tekno-iyimserliği kısır buluyorum. Mesele, AI'nın çevre için “iyi” mi “kötü” mü olduğuna karar vermek değil. Mesele, nerede tükettiğini, ne zaman gerçek değer yarattığını ve hangi somut seçimlerin faydayı yok etmeden etkiyi azalttığını anlamak.

Giriş: Sürdürülebilir AI'nın İki Yüzü

Yapay zeka sürdürülebilirliği üzerine konuşma daha olgun bir hal aldı. Sonunda. Sorun çözüldüğü için değil, artık bir klişe cümleye indirgenmesi imkansız hale geldiği için.

Bir yandan AI, şirketlerin ve tesislerin enerjiyi daha iyi kullanmasına, israfı sınırlamasına ve ESG raporlamasını daha düzenli hale getirmesine yardımcı oluyor. Diğer yandan, aynı sistemler gerçek bir çevresel maliyeti olan hesaplama gücü, veri merkezleri, soğutma, ağlar ve donanım bileşenleri gerektiriyor. Sadece bir tarafa bakılırsa, yanlış bir karar verilir.

Sorunu konuşmak için doğru dil

En sık kullandığım iki kategori, artık İtalyan bağlamında da yaygınlaşmış olanlar:

• Sustainability of AI. AI'nın enerji ve materyal etkisini azaltmak.
• AI for sustainability. Çevresel, enerji ve yönetişim süreçlerini iyileştirmek için AI kullanmak.

Fark teorik değil. Seni iki farklı soru sormaya zorluyor. Birincisi: AI yığınım ne kadar ağır? İkincisi: bu ağırlık, onu haklı çıkaracak kadar somut bir çevresel veya operasyonel fayda üretiyor mu?

Doğru soru “AI kullanılsın mı kullanılmasın mı” değildir. Doğru soru “bu görev için gerçekten bu miktarda hesaplama gerekiyor mu?”dur.

Şirketlerde en yaygın hata

En sık gördüğüm hata teknolojik değil. Kararla ilgili. Birçok şirket, mevcut tüm gücün her zaman kullanılması gerekiyormuş gibi AI'yı benimsiyor. Pratikte, sorun çok daha basit olsa bile en büyük modeli, en karmaşık iş akışını ve en kapsamlı otomasyonu seçiyorlar.

Gerçekte, sürdürülebilir bir strateji daha az gösterişli bir ilkeden başlar: orantılılık. Bir görev daha az hesaplama, daha az veri aktarımı ve daha az karmaşıklıkla iyi bir şekilde gerçekleştirilebiliyorsa, bu bir vazgeçiş değildir. Daha iyi bir seçimdir.

AI'nın Çevre Üzerindeki Gerçek Etkisi

Tartışmanın en yararlı kısmı, soyut konuşmayı bıraktığınızda başlar. AI'nın çevresel etkisi bir görüş değildir. İhtiyatı zorunlu kılacak kadar zaten yeterince net rakamları olan altyapısal bir konudur.

Göz ardı etmemekte fayda olan rakamlar

Uluslararası verileri aktaran İtalyan bir kaynak, Massachusetts Üniversitesi'nin 2019 tarihli bir araştırmasında tek bir AI modelinin eğitiminin 284 tondan fazla CO₂ üretebileceğini, bunun da beş otomobilin tüm yaşam döngüsündeki emisyonlarına eşdeğer olduğunu tahmin ettiğini belirtiyor. Aynı kaynak, ChatGPT-3'ün geliştirilmesinin yaklaşık 1.287 MWh elektrik gerektirmiş olabileceğini, bunun da yaklaşık 120-130 ortalama Amerikan hanesinin yıllık tüketimine denk geldiğini aktarıyor ve ayrıca Goldman Sachs Research'ün, veri merkezlerinin elektrik talebinin %160 artabileceğine, 2023 ile 2030 arasında yılda yaklaşık 200 TWh'lik bir artış yaşanabileceğine ve 2028'e kadar AI'ye bağlı tüketimin veri merkezlerinin toplam enerji ihtiyacının %19'una ulaşabileceğine dair bir öngörüsünü de hatırlatıyor. Tüm bu veriler AI'nin çevresel maliyeti üzerine bu İtalyan analizinde yer alıyor.

Amaç bu rakamları kullanarak alarmist bir iletişim yapmak değil. Amaç ölçeği anlamak. AI geliştiriyor veya benimsiyorsanız, sadece kendi bulut bütçenizi değil, bütün altyapıları ilgilendiren bir enerji talebi artışının parçası oluyorsunuz.

Pratik kural: bir AI projesini değerlendirirken, token veya API çağrısı başına maliyetin ötesine bakın. Gerçek sorun genellikle daha yukarıda, o çağrıyı mümkün kılan altyapıdadır.

Enerji maliyeti gerçekte nerede yoğunlaşıyor

Birçok kişi AI'nin çevresel maliyetinin neredeyse yalnızca eğitimle sınırlı olduğunu düşünür. Bu kolay ama yanlış bir basitleştirme. Tüketim birden fazla katmana yayılır:

Bu durum yapay zeka sürdürülebilirliğine yaklaşım biçimini değiştiriyor. Sadece “model ne kadar tüketiyor” diye sormak yetmez. Ayrıca nerede çalıştığını, ne kadar trafik ürettiğini, kaç kez sorgulandığını ve mimarinin israfı sınırlamak üzere tasarlanıp tasarlanmadığını da sormanız gerekir.

Bu nedenle, AI'nin kendi altyapısını iyileştirmek için kullanıldığı durumları da incelemek mantıklı. Faydalı bir örnek, basit bir şeyi çok iyi gösteren AI ile veri merkezlerinin enerji optimizasyonu örneğidir: sorun sadece model değil, onu destekleyen tüm teknik ortamdır.

Kurumsal Sürdürülebilirlik İçin Stratejik Bir Kaldıraç Olarak AI

Sadece maliyetlere odaklanılırsa, resmin yarısı kaçırılır. AI, kurumsal sürdürülebilirliği iyileştirmek için de ciddi bir kaldıraç olabilir. Retorik anlamda değil, çok somut süreçlerde.

AI'nin somut çevresel değer yarattığı alanlar

İtalyan bağlamında, enerji yönetim sistemlerine uygulandığında AI, talep zirvelerini öngörerek ve HVAC ile aydınlatma gibi yükleri gerçek zamanlı olarak düzenleyerek endüstriyel tesislerde ve KOBİ'lerde operasyonel tüketimi azaltabilir. Bunun Kapsam 2 emisyonları üzerinde doğrudan bir etkisi vardır ve AI ile enerji yönetim sistemleri üzerine bu incelemede anlatıldığı gibi, kesintili yenilenebilir kaynakların kullanımını optimize etmeye yardımcı olur.

Bu, çevresel açıdan da savunulabilir bulduğum türden bir uygulama. Bedava olduğu için değil, sürekli fiziksel israfı ortadan kaldırmak için hesaplamayı kullandığı için. Değişken talebe sahip bir tesiste, havalandırma, iklimlendirme veya aydınlatmayı gerçek zamanlı olarak düzenlemek, yeşil dönüşüm hakkındaki binlerce sunumdan daha değerli olabilir.

AI'nin gerçekten faydalı olma eğiliminde olduğu üç alan şunlardır:

• Operasyonel enerji. Sensörler, sayaçlar ve algoritmalar gereksiz zirvelerden kaçınmaya yardımcı olur.
• Tedarik zinciri. Talebin daha iyi tahmin edilmesi, gereksiz stokları, hareketleri ve aşırı üretimi azaltabilir.
• ESG raporlama. Veri toplama, temizleme ve yapılandırmanın otomatikleştirilmesi manuel işi ve parçalanmayı azaltır.

KOBİ'ler için pratik nokta

Bir KOBİ için fayda genellikle gösterişli bir modelden doğmaz. Tekrarlanan işi önleyen bir sistemden doğar. Manuel dışa aktarımlar, birden fazla Excel tablosu, birden çok kez gönderilen ekler, aynı veri üzerinde farklı kişiler tarafından yapılan mutabakatlar. Tüm bunlar zaman, makine, bant genişliği ve dikkat tüketir.

Farklı kişiler tarafından beş kez yeniden yapılan bir süreç, sadece organizasyonel açıdan değil, çevresel açıdan da verimsizdir.

AI verileri merkezileştirdiğinde, tekrarlanan adımları otomatikleştirdiğinde ve analizleri yeniden kullanılabilir hale getirdiğinde, çevresel değer tek bir çıkarımda değil, gereksizliğin ortadan kaldırılmasında yatar.

Raporlama üzerinde çalışanlar için bu soruna yakın bir örnek, ESG raporlaması için Electe'dir; otomasyonun her faaliyeti karmaşık bir BT projesine dönüştürmeden manuel adımları ve bilgi dağınıklığını nasıl azaltabileceğini anlamak için faydalıdır.

Daha Yeşil Bir AI için Ortaya Çıkan Çözümler

Cesaret verici olan yön, endüstrinin durmuş olmamasıdır. AI sorunu yaratıyor, ama aynı zamanda enerji maliyetini azaltmaya çalışan yenilikleri de teşvik ediyor. Ancak dürüst olmak gerekirse: tek bir çözüm yok.

Donanım ve altyapı

Umut verici bir yön, ara bağlantılara ve altyapı verimliliğine odaklanan yöndür. Hesaplama sistemleri veri beklediğinde, kurulu güç kötü kullanılır. Bu, yeni nesil donanımın sadece performans açısından değil, aynı zamanda verimlilik açısından da okunması gerektiğinin nedenlerinden biridir.

Teknoloji tartışmasında fotonik bağlantılar, daha iyi veri iletimi ve daha az dağılım üzerinde çalışan öneriler dolaşıyor. Chip değil bulut hizmetleri satın alanlar için pratik nokta şudur: daha az bekleme, daha az trafik ve daha az ek yükle daha fazla faydalı iş yapan yığınları seçmek.

Bu mantık, dar anlamda AI dışında da geçerlidir. Daha az müsrif üretim modelleri hakkında daha genel düşünmek isteyenler, bu sürdürülebilir ekonomi uygulamalarında faydalı ipuçları bulabilir; özellikle dijital verimliliği süreçlerdeki maddi israfın azaltılmasıyla bağlamak için.

Daha sade yazılım ve mimariler

Yazılım tarafında, en ilgi çekici kaldıraçlar genellikle daha az gösterişli ve daha doğrudandır:

• Daha küçük modeller görev iyi tanımlandığında.
• Akıllı yönlendirme talep türüne göre farklı modeller arasında.
• Optimize edilmiş çıkarım gereksiz çağrıları, gecikmeyi ve veri aktarımını azaltmak için.
• Geleneksel iş akışları gerçekten bir LLM gerektirmeyen faaliyetler için.

Benim deneyimime göre, en etkili tercih bu oldu. En etkili değişiklik, fütüristik bir teknoloji sunmak değil, her şey için en güçlü modeli kullanmayı bırakmak oldu. Sınıflandırma, biçimlendirme, bilinen kalıpların çıkarılması ve birçok destek işlemi her zaman bir frontier model gerektirmez. Mimari disiplin gerektirir.

Kullanıcı için sonuç eşdeğer kalıyorsa, daha az hesaplama kullanmak bir uzlaşma değildir. Daha iyi tasarımdır.

Bu yüzden sık sık “doğru görev için doğru model” hakkında konuşuyorum. Pratikte bu, her işlemi gerekli güç seviyesine atayan bir yönlendirme katmanı oluşturmak anlamına gelir. Bu bir maliyet tercihidir, ama aynı zamanda bir sürdürülebilirlik tercihidir.

Teknik çözümler ile çevresel etki arasındaki bağlantıyı derinleştirmek isteyenler, mucize çözümler olarak sunmadan çeşitli vakaları ve gelişim yönlerini toplayan AI ve çevre üzerine Electe'yi de okuyabilir.

Verimlilik Paradoksu ve Seçimin Sorumluluğu

En önemli itiraz aynı zamanda en rahatsız edici olanıdır: AI'yı daha verimli hale getirmek, toplam tüketimde otomatik olarak bir azalma garanti etmez. Aksine, bazen tam tersi olur.

Verimlilik neden yeterli değil

Hesaplama gücü ucuzladıkça, daha erişilebilir ve daha hızlı hale geldikçe, şirketler onu daha fazla kullanma eğilimine giriyor. Daha fazla otomasyon, daha fazla istek, daha fazla entegrasyon, "nasıl olsa az maliyetli" diye üretilen daha fazla süreç. Bu, verimlilik paradoksunun tam kalbi.

Bu yüzden yapay zeka sürdürülebilirliği yalnızca daha iyi çipler veya daha kompakt modeller meselesi olamaz. Bir öncelik kriteri haline gelmesi gerekiyor. Her uygulamadan önce bazı sorular sorulmalı:

• Bu görev gerçekten üretken yapay zeka gerektiriyor mu?
• Büyük bir model mi gerekiyor, yoksa hafif bir model yeterli mi?
• Otomasyon gerçek bir maliyeti mi ortadan kaldırıyor, yoksa sadece zarif bir karmaşıklık mı ekliyor?
• Çıktı gerçekten kullanılacak mı, yoksa yalnızca başka bir dijital gürültü mü üretecek?

İtalyan tartışmasındaki en belirgin eksikliklerden biri tam olarak bu: yapay zekanın yaşam döngüsü boyunca bıraktığı izi ölçmek için standartlaştırılmış metriklerin ve bütünsel bir yaklaşımın eksikliği. Bu konu yapay zeka sürdürülebilirliği üzerine bu sistemik bakış açısında vurgulanıyor.

Dolayısıyla sorun, inovasyonu frenlemek değil. Sorun, hesaplama gücünü ücretsiz ve tükenmez bir kaynak olarak görmeyi bırakmak. Her kuruluş bunu, bütçesini veya çalışanlarının zamanını ele aldığı gibi ele almalı: gerçek değer yarattığı yere tahsis edilmesi gereken bir şey olarak.

KOBİ'ler için Pratik Rehber: Sürdürülebilir Yapay Zeka için 4 Adım

Bir KOBİ için, operasyonel bir plan olmadan sürdürülebilirlikten bahsetmenin pek bir faydası yok. Çevresel ayak izinin kusursuz bir ölçümü olmasa bile, hemen alınabilecek dört kararla başlamak mantıklı.

İtalyan bir kaynak, yapay zeka sürdürülebilirliği üzerine yapılan tartışmaların çoğunun maliyet-fayda dengesini göz ardı ettiğini, buna karşın veri merkezlerinin şimdiden küresel enerjinin yaklaşık %3'ünü tükettiğini belirtiyor. Göz ardı edilen soru şu: sürdürülemez bir tüketim ve maliyet artışını önlemek için ne zaman daha küçük bir model veya geleneksel bir süreç kullanmak daha mantıklı? Bu konu yapay zekanın çevresel maliyet-fayda dengesi üzerine bu makalede iyi özetlenmiş.

Gerçekten önemli olan dört karar

1. Probleme orantılı modeli seç
   Bu, basitlik ile etki arasında en iyi orana sahip kaldıraç. En güçlü modeli varsayılan olarak kullanma. Onu yalnızca gerçek bir fark yarattığı yerde kullan. Birçok günlük işlem için daha hafif modeller veya üretken olmayan sistemler yeterli.
2. Bulut sağlayıcısını enerji profili açısından da değerlendir
   Sadece fiyata, gecikmeye ve uyumluluğa bakma. Veri merkezleri konusundaki şeffaflığa, bölgesel enerji karışımına ve operasyonel verimlilik yaklaşımına da bak. Coğrafya önemli. Bir iş yükünün her bölgede aynı ayak izi yoktur.
3. İş akışlarındaki tekrarı azalt
   Aynı veri birden fazla kez dışa aktarılıyor, yeniden kopyalanıyor, yeniden biçimlendiriliyor ve yeniden gönderiliyorsa, yapay zekadan bahsetmeden önce bile kaynak israf ediyorsun demektir. ELECTE, KOBİ'ler için yapay zeka destekli bir veri analitiği platformu gibi bir platform, verileri merkezileştirmek, raporları otomatikleştirmek ve tekrarlanan analizleri azaltmak için kullanılabilir. Bu bağlamda avantaj "daha fazla yapay zeka yapmak" değil. Gereksiz işi azaltmak.
4. Kusurlu bile olsa ölç
   Her şirketin çıkarım başına kWh veya CO₂ ölçecek araçları yok. Sorun değil. Zaten elinizin altında olan operasyonel metriklerden başlayın.

Mükemmel metrikler olmadan da neyi izlemeli

Gerçekten yerleşmiş bir sektör standardı olmadığından, ben basit bir tabloyla başlardım:

Kötü ama tutarlı bir şekilde ölçmek, hiç ölçmemekten iyidir.

Üç ay sonra görev başına çağrı sayısının düştüğünü, büyük modellerin daha az sıklıkla devreye girdiğini ve veri aktarımının daha sınırlı olduğunu görüyorsan, henüz mükemmel bir karbon muhasebesine sahip değilsin. Ama çok faydalı bir şeyin var: hesaplama israfını, maliyeti ve muhtemelen çevresel etkiyi de azaltan bir verimlilik disiplini.

Sonuç: Sorumlu Yapay Zeka ile Geleceği Aydınlatmak

Yapay zekânın sürdürülebilirliği bir sloganla çözülmez. Yapay zekâya ideolojik bir ret ile de çözülmez. Daha iyi teknik ve yönetimsel kararlarla inşa edilir.

Yapay zekâyı bugün kullananlar iki gerçeği bir arada tutmak zorundadır. Birincisi: çevresel maliyet vardır, artmaktadır ve küçümsenmemelidir. İkincisi: yapay zekâ, israfı azalttığında, enerji kullanımını iyileştirdiğinde ve tekrarlayan, düzensiz süreçlerin yerine daha akıllı sistemler koyduğunda somut faydalar üretebilir. Seçimin kalitesi, bu iki yön arasındaki dengede yatar.

Avrupalı şirketler için ikinci bir sorumluluk düzeyi daha vardır. Uyumlu olmak yeterli değildir. Teknoloji, altyapı, yönetişim ve fikri mülkiyetin nasıl iç içe geçtiğini anlamak gerekir. Bu son nokta üzerine, yapay zekâ benimsemesine eşlik eden hukuki çerçeveyi derinlemesine incelemek isteyenler için şu yapay zekâ patentleri rehberini öneriyorum; teknolojik sürdürülebilirliği uzun vadeli stratejik bir seçim olarak okumak için faydalı.

Doğru yön, mutlak olarak daha az yapay zekâ kullanmak değildir. Doğru yön, doğru yapay zekâyı, doğru yerde, doğru güç seviyesiyle kullanmaktır.

Yapay zekâyı daha verimli ve daha bilinçli bir şekilde benimsemek istiyorsanız, ELECTE'nin nasıl çalıştığını görebilirsiniz. Platform, KOBİ'lerin verilerini merkezileştirmesine, raporları otomatikleştirmesine ve gereksiz analitik iş yükünü azaltmasına yardımcı olur; model seçiminde ve operasyonel verimlilikte pragmatik bir yaklaşım sunar.